【正文】 其他解釋變量不相關(guān)D、與被解釋變量存在因果關(guān)系三、判斷題含有隨機解釋變量的線性回歸模型，其普通最小二乘法估計量都是有偏的 （ ）工具變量替代隨機變量后，實際上是工具變量變?yōu)榱私忉屪兞? （ ）當(dāng)隨機解釋變量與隨機干擾項同期相關(guān)時，如果仍用最小二乘法估計，則估計量有偏且非一致。說明被擇假設(shè)，計算檢驗統(tǒng)計值，說明其在零假設(shè)條件下的分布，拒絕或接受零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)為美國40個城市的數(shù)據(jù)。你通過整個學(xué)年收集數(shù)據(jù)，得到兩個可能的解釋性方程：方程A： 方程B： 其中：——第i天慢跑者的人數(shù) ——第i天降雨的英寸數(shù)——第i天日照的小時數(shù)——第i天的最高溫度（按華氏溫度）——第i天的后一天需交學(xué)期論文的班級數(shù)請回答下列問題：（1）這兩個方程你認(rèn)為哪個更合理些，為什么？（2）為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計相同變量的系數(shù)得到不同的符號？考慮以下預(yù)測的回歸方程： 其中：為第t年的玉米產(chǎn)量（噸/畝）；為第t年的施肥強度（千克/畝）；為第t年的降雨量（毫米）。（1）用的方差及其協(xié)方差求出。 （） () () () 試判定各解釋變量分別代表什么，說明理由。分別在5%和10%的顯著性水平上進(jìn)行這個檢驗。D）占銷售額的比重（單位：%）為被解釋變量（Y），以企業(yè)銷售額（X1）與利潤占銷售額的比重（X2）為解釋變量，一個容量為32的樣本企業(yè)的估計結(jié)果如下：其中，括號中的數(shù)據(jù)為參數(shù)估計值的標(biāo)準(zhǔn)差。 （ ）多元線性回歸模型中的偏回歸系數(shù)，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，對應(yīng)解釋變量每變化一個單位時，被解釋變量的變動。 B、 B、 40D、已知二元線性回歸模型估計的殘差平方和為，估計用樣本容量為，則隨機誤差項的方差的OLS估計值為 （ ）A、 試用普通最小二乘法估計模型中的參數(shù)，并求隨機誤差項方差的估計值。依據(jù)1956~1976年間240個月的數(shù)據(jù)，F(xiàn)ogler和Ganpathy得到IBM股票的回歸方程（括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差），市場指數(shù)是在芝加哥大學(xué)建立的市場有價證券指數(shù)。對于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式使用美國36年的年度數(shù)據(jù)得如下估計模型，括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差：＝　　（1）的經(jīng)濟解釋是什么？（2）和的符號是什么？為什么？實際的符號與你的直覺一致嗎？如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎？（3）對于擬合優(yōu)度你有什么看法嗎？（4）檢驗是否每一個回歸系數(shù)都與零顯著不同（在1%水平下）。（1）畫出散點圖， 推出的代數(shù)表達(dá)式。（2）OLS估計量和滿足線性性、無偏性及有效性嗎？簡單陳述理由。生育率對受教育年數(shù)的簡單回歸模型為 （1）隨機擾動項包含什么樣的因素？它們可能與受教育水平相關(guān)嗎？（2）上述簡單回歸分析能夠揭示教育對生育率在其他條件不變下的影響嗎？請解釋。 （ ）樣本可決系數(shù)高的回歸方程一定比樣本可決系數(shù)低的回歸方程更能說明解釋變量對被解釋變量的解釋能力。 （ ）解釋變量是作為原因的變量，被解釋變量是作為結(jié)果的變量。 D、最大或然準(zhǔn)則是按從模型中得到既得的n組樣本觀測值的（ ）最大的準(zhǔn)則確定樣本回歸方程。 B、 C、 B、C、C、（2）財政收入=f（財政支出）+ ，為隨機干擾項。四、簡答題計量經(jīng)濟學(xué)與經(jīng)濟理論、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)的聯(lián)系是什么？ 模型的檢驗包括哪幾個方面？具體含義是什么？五、計算分析題下列假想模型是否屬于揭示因果關(guān)系的計量經(jīng)濟學(xué)模型？為什么？（1）=+ ,其中為第t年農(nóng)村居民儲蓄增加額（單位：億元），為第t年城鎮(zhèn)居民可支配收入總額（單位：億元）。第一章 導(dǎo) 論一、名詞解釋截面數(shù)據(jù)時間序列數(shù)據(jù)虛變量數(shù)據(jù)內(nèi)生變量與外生變量二、單項選擇題同一統(tǒng)計指標(biāo)按時間順序記錄的數(shù)據(jù)序列稱為 （ ）A、橫截面數(shù)據(jù) B、虛變量數(shù)據(jù)C、時間序列數(shù)據(jù) D、平行數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，可以概括為完整性、準(zhǔn)確性、可比性和 （ ）A、時效性 B、一致性 C、廣泛性 D、系統(tǒng)性有人采用全國大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據(jù)，估計生產(chǎn)函數(shù)模型，然后用該模型預(yù)測未來煤炭行業(yè)的產(chǎn)出量，這是違反了數(shù)據(jù)的哪一條原則。根據(jù)包含的方程的數(shù)量以及是否反映經(jīng)濟變量與時間變量的關(guān)系，經(jīng)濟模型可分為 時間序列模型 、 單方程模型 、 聯(lián)立方程模型 。 下列設(shè)定的計量經(jīng)濟模型是否合理？為什么？（1）其中，（i=1,2,3）是第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值，為隨機干擾項。 D、回歸分析中定義的 （ ）A、解釋變量和被解釋變量都是隨機變量B、解釋變量為非隨機變量，被解釋變量為隨機變量C、解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量D、解釋變量為隨機變量，被解釋變量為非隨機變量一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是 （ ）A、n C、nk （ ）線性回歸模型意味著變量是線性的。 （ ）如果觀測值近似相等，也不會影響回歸系數(shù)的估計量。 （ ）四、簡答題為什么計量經(jīng)濟學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機干擾項？總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)之間有哪些區(qū)別與聯(lián)系？為什么用可決系數(shù)評價擬合優(yōu)度，而不是用殘差平方和作為評價標(biāo)準(zhǔn)？根據(jù)最小二乘原理，所估計的模型已經(jīng)使得擬合誤差達(dá)到最小，為什么還要討論模型的擬合優(yōu)度問題？五、計算分析題令表示一名婦女生育孩子的數(shù)目，表示該婦女接受過教育的年數(shù)。（1）從直觀及經(jīng)濟角度解釋和。給定個觀察值，…，按如下步驟建立的一個估計量：在散點圖上把第1個點和第2個點連接起來并計算該直線的斜率；同理繼續(xù)，最終將第1個點和最后一個點連接起來并計算該條線的斜率；最后對這些斜率取平均值，稱之為，即的估計值。（3）判定該估計值與我們以前用OLS方法所獲得的估計值相比的優(yōu)劣，并做具體解釋。在投資分析中，被稱為債券的安全系數(shù)，是用來度量市場的風(fēng)險程度的，即市場的發(fā)展對公司的財產(chǎn)有何影響。要求：（1）這是一個時間序列回歸還是橫截面回歸？（2）如何解釋截距的意義，它有經(jīng)濟含義嗎？如何解釋斜率？（3）能否求出真實的總體回歸函數(shù)？（4）根據(jù)需求的價格彈性定義：彈性=斜率（X/Y），依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能求出對咖啡需求的價格彈性嗎？如果不能，計算此彈性還需要其他什么信息？若經(jīng)濟變量y和x之間的關(guān)系為，其中A、a為參數(shù)，為隨機誤差，問能否用一元線性回歸模型進(jìn)行分析？為什么？上海市居民1981~1998年期間的收入和消費數(shù)據(jù)如表所示，回歸模型為，其中，被解釋變量為人均消費，解釋變量為人均可支配收入。 C、 C、 B、對回歸模型的總體顯著性檢驗沒有必要C、總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的 （ ）回歸方程總體線性顯著性檢驗的原假設(shè)是模型中所有的回歸參數(shù)同時為零 （ ）多元線性回歸中，可決系數(shù)是評價模型擬合優(yōu)度好壞的最佳標(biāo)準(zhǔn)。（3）如果兩個勞動力都沒有兄弟姐妹，但其中一個的父母受教育的年數(shù)均為12年，另一個的父母受教育的年數(shù)均為16年，則兩人受教育的年數(shù)預(yù)期相差多少年？考慮以下方程（括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差）：（） () () 其中：——年的每位雇員的工資——年的物價水平——年的失業(yè)率要求：（1）進(jìn)行變量顯著性檢驗； （2）對本模型的正確性進(jìn)行討論，是否應(yīng)從方程中刪除？為什么？以企業(yè)研發(fā)支出（Ramp。D強度不隨銷售額的變化而變化的假設(shè)。假設(shè)你看到如下的回歸結(jié)果（括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差），但你不知道各解釋變量分別代表什么。你用什么假設(shè)檢驗？為什么？（4）根據(jù)以上信息，你能確定解釋變量各自對的貢獻(xiàn)嗎？在經(jīng)典線性回歸模型的基本假定下，對含有三個自變量的多元線性回歸模型：你想檢驗的虛擬假設(shè)是：。假設(shè)要求你建立一個計量經(jīng)濟模型來說明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。下表為有關(guān)經(jīng)批準(zhǔn)的私人住房單位及其決定因素的4個模型的估計和相關(guān)統(tǒng)計值（括號內(nèi)為p值）（如果某項為空，則意味著模型中沒有此變量）。根據(jù)檢驗結(jié)果，你認(rèn)為應(yīng)該把變量保留在模型中還是去掉？（2）在模型A中，在5%水平下檢驗聯(lián)合假設(shè)H0：bi =0(i=1,5,6,7)。（4）說明你對最優(yōu)模型中參數(shù)符號的預(yù)期并解釋原因，確認(rèn)其是否為正確符號。（1）如果該地區(qū)政府以多多少少不易觀測的卻對新畢業(yè)大學(xué)生就業(yè)有影響的因素作為基礎(chǔ)來選擇最低限度工資，則OLS估計將會存在什么問題？（2）令MIN為該國的最低限度工資，它與隨機擾動項相關(guān)嗎？（3）按照法律，各地區(qū)最低限度工資不得低于國家最低工資，那么MIN能成為MIN1的工具變量嗎？第五章 多重共線性一、名詞解釋多重共線性不完全多重共線性二、單項選擇題在線性回歸模型中，若解釋變量和的觀測值成比例，既有，其中為非零常數(shù)，則表明模型中存在 （ ）A、異方差 B、多重共線性 C、序列相關(guān) D、隨機解釋變量對于模型，與r12=0相比，當(dāng)r12=，估計量的方差將是原來的 （ ）A、1倍 B、 C、 D、2倍如果方差膨脹因子VIF=15，則認(rèn)為（ ）問題是嚴(yán)重的 （ ）A、異方差問題 B、序列相關(guān)問題 C、多重共線性問題 D、解釋變量與隨機項的相關(guān)性一般多重共線性下參數(shù)估計量 （ ）A、不存在 B、有無窮多解C、唯一 D、非有效完全多重共線性下參數(shù)估計量 （ ）A、唯一 B、有無窮多解C、不存在 D、有效下列方法中，可克服多重共線性的是 （ ）A、差分法 B、加權(quán)最小二乘法C、工具變量法 D、廣義最小二乘法三、多項選擇題多重共線性產(chǎn)生的主要原因有 （ ）A、經(jīng)濟變量之間往往存在同方向的變化趨勢B、經(jīng)濟變量之間往往存在密切的關(guān)聯(lián)度C、在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性D、在建模過程中由于解釋變量選擇不當(dāng)，引起了變量之間的多重共線性E、以上都不正確檢驗多重共線性嚴(yán)重性的方法有 （ ）A、等級相關(guān)系數(shù)法 B、方差膨脹因子C、工具變量法 D、判定系數(shù)檢驗法E、逐步回歸法當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時 （ ）A、各個解釋變量對被解釋變量的影響將難于精確鑒別B、部分解釋變量與隨機干擾項之間將高度相關(guān)C、估計量的精確度大幅下降D、估計量對于樣本容量的變動將十分敏感E、模型的隨機誤差項也將序列相關(guān)多重共線性解決方法主要有